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公开(公告)号：CN107633220A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710821353.1
申请日：2017-09-13
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的车辆前方目标识别方法，其实现步骤为：1.获取大量车辆交通相关图像作为样本，对收集的图像进行左右镜像化变换，扩充数据集并制作标签；2.将每个彩色图像进行色彩通道的合并，制作灰度化的训练数据集和测试数据集；3.在MATLAB平台搭建卷积神经网络模型；4.将训练数据集输入到卷积神经网络中，得到训练好的卷积神经网络；5.将测试数据集输入到训练好的卷积神经网络中，可得到识别率。本发明能够检测出单目摄像头所摄画面中的车辆和行人，具有识别率高的特点，实现了对不同类型的车辆前方障碍物进行分类的功能。
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